IBM 為什麼要質疑 Google 的「量子霸權」?

IBM 研究人員表示,Google 低估了傳統超級電腦 Summit 的運算能力,並指出 Summit 實際完成運算時間是 2 天半!
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      原文刊登於中央社,INSIDE 經授權轉載。

科技巨擘 Google 號稱在量子運算研究領域達成重大突破,利用實驗性量子處理器在短短 3 分 20 秒內,完成傳統超級電腦必須耗費一萬年才能執行完成的運算任務。

美聯社報導,發表在最新一期科學期刊「自然」(Nature)的研究發現顯示,在真實世界系統中可以達到量子加速(quantum speedup),且未被任何隱藏的物理定律所排除。

供龐大高速處理資訊使用的量子運算科技還在萌芽階段。量子電腦有朝一日將對目前電腦必須花上多年時間才能執行完成的運算任務,帶來革命性改變,像是在開發新藥、都市優化或運輸交通規劃等方面。

量子電腦科技仰賴量子位元(qubits),而量子位元可以同時存在現代電腦語言中的資料數值 0 和 1 。 Google 、微軟(Microsoft)和國際商業機器公司(IBM)等科技巨擘都積極研發量子電腦。

馬里蘭大學物理學教授門羅(Chris Monroe)表示:「量子之類可以同時存在不同地方。規則很簡單,但令人困惑不解。」

延伸閱讀:Google 量子電腦登上《Nature》,稱 200 秒運算量等同超級電腦一萬年

Google 的論文上月在網路上外洩,雖緊急撤下,但已被其他研究人員看到。Google 號稱的量子電腦重大突破,遭到業內其他研究人員挑戰。

Google 宣稱已達成「量子霸權」(quantum supremacy)說法,很快就遭到 IBM 挑戰。所謂「量子霸權」指的是量子電腦能執行的運算,傳統電腦終其一生都無法完成任務。

Google 外洩論文顯示,實驗性量子處理器 Sycamore 花 3 分 20 秒執行完成的運算任務,倘若由當前全球最快速超級電腦來執行,得花上一萬年時間。

IBM 研究人員表示,Google 低估了傳統超級電腦 Summit 的運算能力,並指出 Summit 實際完成運算時間是 2 天半。 Summit 由 IBM 研發,安裝在田納西州美國能源部橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory)。

Google 是否達成量子霸權里程碑,對於競爭對手來說,或許耿耿於懷。但對於量子研究領域而言,可能沒那麼重要。但這的確顯示,量子電腦研究漸趨成熟。

首創「量子霸權」一詞的加州理工學院教授普瑞斯基爾(John Preskill)於 Google 論文外洩後在專欄中表示:「 Google 號稱達成的量子霸權里程碑,是追求實際量子電腦的重要一步。」

責任編輯:蜜雅
核稿編輯:Anny


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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